competencia informacional y derechos de autor en las bibliotecas de instituciones de educación superior de Brasil
Bibliographic record
Abstract
La competencia informacional o alfabetización informacional (COINFO/ALFIN) es la evolución natural de la antigua for mación de usuarios en las bibliotecas adaptada a los nuevos tiempos, donde la tecnología juega un importante papel. Por su parte, el uso ético y legal de la información es una de las competencias que conforman este tipo de formación dentro de los estándares internacionales COINFO/ALFIN. Con el objetivo de conocer la repercusión del uso ético y legal de la información dentro de estos planes formativos de las biblio tecas de educación superior en Brasil, se diseñó un breve cuestionario en línea para averiguar si poseen un plan de COINFO o de formación de usuarios, si dentro de los planes se trata el uso ético y legal de la información y los derechos de autor, en qué consiste esta información cuando se produce, y si las bibliotecas disponen de personal preparado para aten der dudas sobre estas cuestiones. De los resultados se des prende que las bibliotecas de educación superior en Brasil aún tienen un largo camino por recorrer en materia de COIN FO. No todas tienen planes adecuados para sus usuarios y entre los que sí tienen, cuando se habla sobre derechos de autor, el discurso se centra en los aspectos sancionadores de los mismos, sin dar cabida a la formación que permita saber a autores y usuarios qué derechos tienen, cómo usar las obras de terceros o cómo pueden compartir sus obras, entre otros.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".